A Neural Network-Based Identification of Developmentally Competent or Incompetent Mouse Fully-Grown Oocytes

Federica Cavalera; Mario Zanoni; Valeria Merico; Thi Thu Hien Bui; Martina Belli; Lorenzo Fassina; Silvia Garagna; Maurizio Zuccotti

doi:10.3791/56668

발달 능력 또는 무능 한 마우스 가득 Oocytes의 신경 네트워크 기반 식별

JoVE Journal
Developmental Biology
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JoVE Journal Developmental Biology

A Neural Network-Based Identification of Developmentally Competent or Incompetent Mouse Fully-Grown Oocytes

발달 능력 또는 무능 한 마우스 가득 Oocytes의 신경 네트워크 기반 식별

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10:04 min

March 3, 2018

DOI: 10.3791/56668-v

Federica Cavalera¹, Mario Zanoni¹, Valeria Merico¹, Thi Thu Hien Bui^1,2, Martina Belli^1,3, Lorenzo Fassina⁴, Silvia Garagna¹, Maurizio Zuccotti¹

¹Laboratorio di Biologia dello Sviluppo, Dipartimento di Biologia e Biotecnologie "Lazzaro Spallanzani",University of Pavia, ²Institute of Biotechnology,University of Helsinki, ³Department of Reproductive Medicine,University of California San Diego, ⁴Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell'Informazione,University of Pavia

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

여기, 선물이 oocyte 발달 능력 그들의 체 외에서 성숙 germinal 소포에서 분열 II 단계 동안 수행의 비-침략 적 평가 대 한 프로토콜. 이 방법은 입자 이미지 velocimetry (PIV)와 신경망 분석 시간 경과 영상을 결합합니다.

이 절차의 전반적인 목표는 비침습적 도구를 사용하여 뒤쪽 발달 능력을 가진 후구를 식별하는 것입니다. 이 방법의 가장 큰 장점은 체외 성숙 과정에서 발생하는 난모세포 움직임을 관찰하는 것만으로도 여성의 배우자 발달 잠재력을 평가할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 신경망 기반 분석인 입자 이미지 속도계와 결합된 타임 랩스 이미징을 기반으로 합니다.

여기에서는 생식 방포에서 중기 2 단계로 전환하는 동안 마우스 난모세포가 발달 능력 또는 무능력과 유의한 상관관계가 있는 상기 플라즈마 운동의 다른 프로필을 표시한다는 것을 입증하기 위해 취한 단계를 설명합니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 불임은 부부의 약 20%에 영향을 미치는 병리학이며, 암 치료를 받는 여성의 1/3이 조기 난소 부전의 위험에 처해 있습니다. 이것은 각각 미국이나 이탈리아와 같은 국가에 있는 약 300, 000 또는 30, 000명의 여성에 해당합니다.

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